Прогнозирование изменений поверхностного слоя в процессе копировально-прошивной электроэрозионной обработки

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Введение. В работе представлены результаты теоретических и экспериментальных исследований толщины, сплошности и количества дефектов белого слоя, образованного в процессе копировально-прошивной электроэрозионной обработки (КПЭЭО) на примере низколегированной стали 40Х и среднелегированной стали 35ХГС. Цель работы: теоретическое и экспериментальное исследование дефектного поверхностного слоя, образованного в процессе копировально-прошивной электроэрозионной обработки. Методы исследования. Математические модели единичного импульса разряда на обрабатываемую поверхность получены методом конечных элементов. В качестве оборудования для КПЭЭО образцов из хромсодержащих сталей 40Х и 35ХГС выбран копировально-прошивной электроэрозионный станок Electronica Smart CNC. Моделирование и эксперименты проведены для двух режимов. Рабочие параметры: время включения импульса – Ton, мкс; напряжение – U, В; сила тока – I, А. Металлографические исследования проведены на оптическом микроскопе Olympus GX 51. Результаты и обсуждение. Разработаны математические модели воздействия единичного импульса на обрабатываемую поверхность разряда в процессе КПЭЭО, позволяющие прогнозировать толщину белого слоя в зависимости от режимов обработки и свойств обрабатываемого материала. Теоретические значения толщины белого слоя варьируются в диапазоне 20…25 мкм при КПЭЭО на минимальном режиме и 60…80 мкм на максимальном режиме. Установлено, что экспериментальные значения толщины белого слоя варьируются в диапазоне 20…25 мкм при КПЭЭО на минимальном режиме и 55…85 мкм – на максимальном. Отклонения теоретических значений толщины белого слоя от экспериментальных составляют не более 5 %, что подтверждает правильность полученных моделей. Установлено, что при КПЭЭО на минимальном режиме сплошность белого слоя в среднем в два раза больше, чем при обработке на максимальном режиме. Сплошность белого слоя стали 40Х выше в сравнении со сталью 35ХГС на 10 % при КПЭЭО на максимальном режиме и на 17 % – на минимальном. Выявлено, что при обработке на максимальном режиме количество микротрещин более чем в 2 раза превышает их количество при обработке на минимальном режиме.

Об авторах

Т. Р. Абляз

Email: lowrider11-13-11@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-6607-4692
канд. техн. наук, доцент, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Комсомольский проспект, 29, г. Пермь, 614990, Россия, lowrider11-13-11@mail.ru

И. В. Осинников

Email: ilyuhaosinnikov@bk.ru
ORCID iD: 0009-0006-4478-3803
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Комсомольский проспект, 29, г. Пермь, 614990, Россия, ilyuhaosinnikov@bk.ru

Е. С. Шлыков

Email: Kruspert@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-8076-0509
канд. техн. наук, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Комсомольский проспект, 29, г. Пермь, 614990, Россия, Kruspert@mail.ru

А. А. Каменских

Email: anna_kamenskih@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-3012-2418
канд. техн. наук, доцент, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Комсомольский проспект, 29, г. Пермь, 614990, Россия, anna_kamenskih@mail.ru

А. Ю. Горохов

Email: littlealex99@mail.ru
ORCID iD: 0009-0000-5588-0154
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Комсомольский проспект, 29, г. Пермь, 614990, Россия, littlealex99@mail.ru

Н. А. Кропанев

Email: cropanew.nikita2016@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0002-5907-9852
Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Комсомольский проспект, 29, г. Пермь, 614990, Россия, cropanew.nikita2016@yandex.ru

К. Р. Муратов

Email: Karimur_80@mail.ru
ORCID iD: 0000-0001-7612-8025
доктор техн. наук, доцент, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, Комсомольский проспект, 29, г. Пермь, 614990, Россия, Karimur_80@mail.ru

Список литературы

  1. Influence of the grade of hot work tool steels and its microstructural features on the durability of punches used in the closed die precision forging of valve forgings made of nickel-chrome steel / M. Hawryluk, M. Lachowicz, M. Zwierzchowski, M. Janik, Z. Gronostajski, J. Filipiak // Wear. – 2023. – Vol. 528–529. – doi: 10.1016/j.wear.2023.204963.
  2. Microstructure and abrasive wear behavior of a novel FeCrMoVC laser cladding alloy for high-performance tool steels / J. Zeisig, N. Schädlich, L. Giebeler, J. Sander, J. Eckert, U. Kühn, J. Hufenbach // Wear. – 2017. – Vol. 382–383. – P. 107–112. – doi: 10.1016/j.wear.2017.04.021.
  3. Mechanical properties and corrosion resistance of steel X210CrW12 after semi-solid processing and heat treatment / L. Rogal, J. Dutkiewicz, Z. Szklarz, H. Krawiec, M. Kot, S. Zimowski // Materials Characterization. – 2014. – Vol. 8823. – P. 100–110. – doi: 10.3329/jname.v7i2.5309.
  4. A comparative study on the erosion behavior and mechanism of chrome-coated 25Cr3Mo2WNiV steel and QPQ 25Cr3Mo2WNiV steel / C. Dou, K. Pan, C. Wang, S. Wei, C. Zhang, L. Xu, H. Cui, Y. Liang, J. Huang // Materials Today Communications. – 2024. – Vol. 41. – doi: 10.1016/j.mtcomm.2024.110820.
  5. Abbas M.N., Solomon D.G., Bahari Md. A review on current research trends in electrical discharge machining (EDM) // International Journal of Machine Tools and Manufacture. – 2007. – Vol. 47 (7). – P. 1214–1228. – doi: 10.1016/j.ijmachtools.2006.08.026.
  6. Liao Y.S., Chen S.T., Lin C.S. Development of a high precision tabletop versatile CNC wire-EDM for making intricate micro parts // Journal of Micromechanics and Microengineering. – 2005. – Vol. 15. – P. 245–253. – doi: 10.1088/0960-1317/15/2/001.
  7. Yoo H.K., Kwon W.T., Kang S. Development of a new electrode for micro-electrical discharge machining (EDM) using Ti(C, N)-based cermet // International Journal of Precision Engineering and Manufacturing. – 2014. – Vol. 15 (4). – P. 609–616. – doi: 10.1007/s12541-014-0378-x.
  8. Hoang K.T., Yang S.H. A study on the effect of different vibration-assisted methods in micro-WEDM // Journal of Materials Processing Technology. – 2013. – Vol. 213 (9). – P. 1616–1622. – doi: 10.1016/j.jmatprotec.2013.03.025.
  9. Hoang K.T., Yang S.H. A new approach for micro-WEDM control based on real-time estimation of material removal rate // International Journal of Precision Engineering and Manufacturing. – 2015. – Vol. 16 (2). – P. 241–246. – doi: 10.1007/s12541-015-0032-2.
  10. Debroy A., Chakraborty S. Non-conventional optimization techniques in optimizing non-traditional machining processes: a review // Management Science Letters. – 2013. – Vol. 4 (1). – P. 23–38. – doi: 10.5267/j.msl.2012.10.038.
  11. Swiercz R., Oniszczuk-Swiercz D., Chmielewski T. Multi-response optimization of electrical discharge machining using the desirability function // Micromachines. – 2019. – Vol. 10 (72). – doi: 10.3390/mi10010072.
  12. Swiercz R., Oniszczuk-Swiercz D. The effects of reduced graphene oxide flakes in the dielectric on electrical discharge machining // Nanomaterials. – 2019. – Vol. 9 (3). – doi: 10.3390/nano9030335.
  13. Chalisgaonkar R., Kumar J. Microstructural characteristics of pure titanium by WEDM // International Journal of Microstructure and Materials Properties. – 2014. – Vol. 9 (6). – P. 463–484. – doi: 10.1504/IJMMP.2014.067308.
  14. Study of micro structural material changes after WEDM based on TEM lamella analysis / K. Mouralova, R. Zahradnicek, L. Benes, T. Prokes, R. Hrdy, J. Fries // Metals. – 2020. – Vol. 10 (7). – P. 949. – doi: 10.3390/met10070949.
  15. Determination of residual stress distribution in high strength aluminum alloy after EDM / S. Mehmood, A. Sultan, N.A. Anjum, W. Anwar, Z. Butt // Advances in Science and Technology Research Journal. – 2017. – Vol. 11 (1). – P. 29–35. – doi: 10.12913/22998624/68729.
  16. Ablyaz T.R., Zhurin A.V., Shlykov E.S. Simulation of electrical discharge machining of dissimilar materials // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. – 2018. – Vol. 13 (6). – P. 2173–2177.
  17. Discharge current effect on machining characteristics and mechanical properties of aluminum alloy 6061 workpiece produced by electric discharging machining process / C.-G. Kuo, C.-Y. Hsu, J.-H. Chen, P.-W. Lee // Advances in Mechanical Engineering. – 2017. – Vol. 9 (11). – P. 1–8. – doi: 10.1177/1687814017730756.
  18. Ghodsiyeh D., Golshan A.J., Shirvanehdeh A. Review on current research trends in wire electrical discharge machining (WEDM) // Indian Journal of Science and Technology. – 2013. – Vol. 6 (2). – P. 154–166. – doi: 10.17485/ijst/2013/v6i2.18.
  19. Experimental investigation of white layer thickness on EDM processed silicon steel using ANFIS approach / T. Muthuramalingam, D. Saravanakumar, L.G. Babu, H.P. Nguen, N.P. Vu // Silicon. – 2020. – Vol. 12. – P. 1905–1911. – doi: 10.1007/s12633-019-00287-2.
  20. The effect of power supply current on recast layer in S45C steel using wire EDM / H. Wijaya, S. Wahyudi, R. Soenoko, P.H. Setyarini, S. Yasid, F. Gapsari // IOP Conference Series Materials Science and Engineering. – 2019. – Vol. 494 (1). – doi: 10.1088/1757-899X/494/1/012102.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».